qwen.
Alibaba выпустили Qwen3.8-Max: стоит в четыре раза дешевле Opus 5, но уступает в сложном кодинге
Команда Qwen выпустила Qwen3.8-Max, новую флагманскую MoE-модель на 2,4 трлн параметров. На каждом токене активируются 95 млрд параметров, размер контекста составляет 1 млн токенов.
502 на ingress, 302 в приложении: как я учил инфраструктурного LLM-агента не врать
Сначала контекст. Я делаю внутреннего read-only агента для инфраструктурных расследований: он может читать данные, но не изменять production. Инженер пишет ему в Mattermost или резервном web-чате обычный вопрос: «почему сервис отдаёт 502?», «кто выкатил эту версию?» или «что изменилось перед инцидентом?». Агент сам собирает данные из Kubernetes, VictoriaMetrics, Elasticsearch, GitLab, Grafana, GSLB и других эксплуатационных источников, а затем возвращает ответ с доказательствами и явно перечисленными пробелами.
Дешевая LLM в проде: как мы ушли с прогнозных $2000 в месяц на $30 и какие минусы
Каждую ночь у нас в JobPath запускается Celery-задача, которая берёт свежие вакансии из каталога (мы собираем их из открытых источников и Telegram-каналов) и превращает сырой текст в структурированную карточку. Изначально это делала Claude Sonnet, и делала отлично. Проблема была в цене: по прогнозу на наш объём выходило около двух тысяч долларов в месяц, и цифра росла вместе с каталогом.
Браузер вместо API: как я объединил DeepSeek, Qwen и ChatGPT в одного локального агента
Под капотом AI Free: три разных способа работы с веб-провайдерами, единый агентный рантайм, память, skills и много кода восстановления после сбоев.У веб-версий больших языковых моделей есть странное свойство: для человека они доступны в один клик, а для программы между «отправить вопрос» и «получить ответ» внезапно вырастает целая инфраструктура.
Qwen3.8 обещают почти на уровне Claude. Но бенчмарков пока нет
Alibaba показала Qwen3.8-Max-Preview, новую флагманскую модель на 2,4 трлн параметров. Компания обещает вскоре открыть веса и называет Qwen3.8 одной из самых мощных моделей на рынке, уступающей только Claude Fable 5.Звучит как прямой ответ на Kimi K3, которая вышла несколькими днями ранее. Но между двумя анонсами есть разница. У Kimi уже появились результаты в Arena и профильных тестах, а у Qwen3.8 пока нет публичной таблицы бенчмарков и полноценной карточки модели.Разберёмся, что Alibaba действительно выпустила, как сейчас попробовать Qwen3.8 и почему с выводами о её месте среди лучших моделей стоит подождать.1. Что именно выпустила Alibaba
Ответ на Kimi K3: зачем Alibaba выкатила 2,4-триллионную Qwen3.8
На конференции WAIC в Шанхае Alibaba представила Qwen3.8 — новую мультимодальную модель на 2,4 трлн параметров. По заявлению компании, архитектура уступает по производительности только Claude Fable 5, хотя независимых бенчмарков пока нет.
Локальный запуск LLM для SOC: сколько GPU действительно нужно?
Всем привет! На связи Сергей Иванов, аналитик технологий машинного обучения R-Vision.Когда речь заходит о локальном запуске больших языковых моделей, обычно первым возникает вопрос стоимости инфраструктуры: «Self-hosted LLM — это десятки или сотни GPU?». Для обучения foundation-моделей или публичных сервисов с миллионами пользователей это действительно так. Но применение LLM внутри SOC устроено иначе.
А мы и не заметили, или о том, какие ИИ живут в вашем кармане
Один разработчик запустил 400B-модель на iPhone 17 Pro.
Китай ужесточил правила для ИИ-агентов, имитирующих романтические отношения
Китай ввёл ограничения
